Если смотреть на спутниковые фотографии Земли, то, например, темное пятно Северной Кореи между яркими пятнами Китая и Южной Кореи может о многом сказать наблюдателю.
Однако ночные огни не могут сказать, какие районы или населенные пункты нуждаются в наибольшей степени. Можно, конечно, отправить туда отряды интервьюеров, но это требует времени и средств. Поэтому исследователи Стэнфордского университета создали компьютерную модель, использующую данные из космоса, которая сделает это быстро и достаточно эффективно.
Изучались снимки из космоса, сделанные на дневной и ночной стороне Земли. Естественно, более освещенные участки были признаны более экономически развитыми, чем темные.
Далее ночные снимки программа сравнила с дневными и распознала некоторые объекты, которые были связаны с экономическим развитием. Это были дороги, строения, города, поля. Компьютер даже научился отличать металлические крыши домов от глиняных и травяных. С помощью статистических методов было определено, что материал крыш домов был напрямую связан с благосостоянием. Так же соотносилось расстояние до городских районов.